Apex は、複雑なロジック、統合、カスタム エラー処理に適しています。

プロンプトテンプレートのバージョンが不変の場合、そのバージョンは一度アクティブ化されると編集や変更ができなくなります。これにより、変更によってワークフローが中断される可能性のある本番環境でも一貫性が確保されます。

Agentforce データ ライブラリの構成制限に関する正しい記述は、「エージェントには 1 つのデータ ライブラリのみを割り当てることができます (C)」です。
Agentforceデータライブラリは、エージェントを組織内部の信頼できる知識（検索拡張生成（RAG）を使用）に「グラウンディング」するためのメカニズムです。エージェントの集中力を維持し、検索プロセスを効率的かつ正確にするために、Agentforceエージェントとグラウンディングに使用するデータライブラリの間には1対1の関係が確立されています。

AgentForceの条件付きロジックとトリアージ設計ガイドでは、AIエージェントにおける信頼性の高い意思決定のために、カスタム変数と決定論的フィルターの使用を推奨しています。このドキュメントでは、「決定論的トリアージフローでは、アクションまたはルールによって設定される変数（例：severityLevel）を作成します。」と説明されています。
次に、変数が定義済みの条件に一致した場合にのみ特定のアクションが実行されるようにフィルターを適用します。このアプローチにより、予測可能で監査可能な結果が保証されます。この場合、severityLevel によって、担当者にエスカレーションするか、サポートケースを作成するかが制御され、実行における曖昧さが排除されます。

ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、営業チームがAIを活用してカタログから商品を推奨できるようにしたいと考えています。このユースケースに最適なオプションは、Flexプロンプトテンプレートです。
Flexプロンプトテンプレートは、製品情報、顧客ニーズ、販売履歴といった特定のデータポイントに基づいて、AIによる柔軟でカスタマイズ可能なレコメンデーションやレスポンスを提供するように設計されています。このテンプレートタイプでは、AIが様々な入力値やパラメータを考慮できるため、動的な製品レコメンデーション生成に最適です。